Redis集群模式中节点变动导致数据重新映射的实现和原理探讨

Redis集群模式的核心目标是实现数据的分片存储和高可用性,当集群中的节点发生变动，比如为了扩容增加新节点，或者因为故障有节点下线时，集群必须能够自动地将数据重新分配到存活的节点上，并保证整个服务尽可能少地中断，这个过程的核心实现依赖于哈希槽（Hash Slot） 的重新映射机制。

数据分片的基础：哈希槽

Redis集群没有使用传统的一致性哈希算法,而是引入了哈希槽的概念来管理数据分片，整个集群被划分为16384个哈希槽（编号从0到16383），你可以把这些槽想象成一个个固定数量的、用来装数据的“桶”。

每个键值对存储在哪个槽里,是通过一个简单的计算决定的：对键的CRC16校验和取模16384，公式是：HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384，这样，任何一个键都能唯一地映射到这16384个槽中的某一个。

集群中的每个主节点负责处理其中一部分哈希槽,在一个有三个主节点的集群中，分配可能如下：

• 节点A负责槽0到5460。
• 节点B负责槽5461到10922。
• 节点C负责槽10923到16383。

当客户端要访问某个键时,它可以先计算该键对应的哈希槽，然后就知道应该去哪个节点上进行读写操作了。

节点变动时的数据迁移原理

节点变动主要分为两种情况：扩容（增加节点）和缩容（节点下线），无论是哪种情况，触发数据重新映射的根本原因是哈希槽的归属关系发生了变化。

扩容与数据迁移

假设我们向三节点集群中加入一个新的主节点D,集群的槽分配是不均衡的，新节点D还没有负责任何槽，为了重新平衡数据，集群需要从现有的节点（A、B、C）中匀出一部分哈希槽分配给D。

这个过程是逐步且受控的：

• 规划迁移：管理员通过集群管理命令，指示将一部分槽（比如从节点A的槽中分出0-1000）迁移到新节点D，集群的元数据（记录了每个槽由哪个节点负责）会开始更新，但迁移尚未开始。
• 设置迁移状态：集群会将槽0-1000标记为“迁移中”，源节点是A，目标节点是D，这个信息会通过集群的Gossip协议广播给所有节点，让它们逐渐知晓这一变化。
• 数据迁移：这是最关键的步骤，集群管理工具会开始逐个键地进行数据迁移。
  • 对于源节点A上属于槽0-1000的每个键，它会被序列化并发送给目标节点D。
  • 节点D接收到数据后,会将其反序列化并存入本地数据库。
  • 一旦数据在D节点成功存储,源节点A就会删除本地的这个键。
• 处理迁移中的请求：在迁移过程中，如果客户端请求一个已经被迁走的键，源节点A会发现这个键已经不在自己这里了，但它知道这个键对应的槽正在迁往节点D，于是它会向客户端返回一个-ASK重定向错误，并告知D节点的地址，客户端根据这个重定向信息，会重新向正确的节点D发起请求，这保证了在迁移过程中，读写请求基本不会丢失。
• 完成迁移：当槽0-1000内的所有键都迁移完毕后，管理员会执行命令，正式将槽0-1000的归属权从A节点变更到D节点，集群会再次广播这一最终的元数据变更，此后，所有客户端查询集群元数据时，都会知道槽0-1000由D节点负责，不再需要重定向。

节点故障与故障转移

当某个主节点（比如节点B）发生故障时，集群的高可用机制会启动。

• 故障发现：集群中的节点通过定期互相发送Ping/Pong消息来检测健康状态，如果大多数主节点在指定时间内都没有收到节点B的回应，它们会共同判定节点B为“故障”。
• 触发故障转移：节点B如果有一个或多个从节点（副本），其中一个从节点会被选举为新的主节点，这个选举过程由集群中其他存活的主节点投票完成。
• 槽的重新映射：新的主节点（原B的从节点）上任后，它会接管原节点B负责的所有哈希槽，集群会立即更新元数据，将原来属于B的槽（5461-10922）标记为由这个新节点负责。
• 客户端适配：客户端在尝试连接旧的故障节点B时，会收到连接错误，客户端会随机重试集群中的另一个节点，这个节点会返回一个-MOVED重定向错误，明确告诉客户端槽5461-10922现在由哪个新节点负责，客户端会更新本地的槽位映射缓存，然后直接连接新的主节点，这个过程对应用来说是透明的，虽然会有一次重定向的延迟，但不会导致持久性的服务不可用。

Redis集群通过将数据空间固定为16384个哈希槽,简化了数据分片和管理的复杂度，节点变动的核心就是哈希槽所有权在不同节点间的转移，对于计划内的扩容缩容，通过数据迁移和ASK重定向机制，实现了数据的平滑移动，对于计划外的节点故障，通过故障转移和MOVED重定向机制，实现了服务的快速恢复，这种设计在数据一致性、可用性和可扩展性之间取得了良好的平衡。

（主要思想参考自Redis官方文档关于集群规范的描述）